人臉辨識系統的問題｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄（1111人力銀行顧問，前北商大校長）

人臉辨識是人工智慧的一個重要領域，其應用範圍很廣，包括：安全防範（用於門禁管理和人臉識別登錄）、智慧城市（在城市中用於人流統計和安全監控）、銀行（用於客戶身份驗證和提高交易安全）、商業（在零售店，旅館和其他場所用於客戶識別和行為分析）、社交媒體（用於照片標記和使用者驗證）、教育（用於學生考勤和教師認證）等等，其中最令人詬病的就是治安機關利用人臉辨識來指出嫌疑犯，往往造成很多的冤枉案例。

人臉辨識系統是指任何自動處理圖片或影像中人臉的技術，然後和已知的資料庫中的人臉照片來比對，看是否有同樣的。儘管人類的視覺系統（眼睛）可以很容易認識解讀臉孔，電腦卻必須大費周章將一個臉孔的各種特徵標記編碼，然後比對兩個臉孔的特徵來判斷是否是同一個人。

系統通常對於比對的結果會給一個相似度的數據，有的系統還會給一個信心度的分數，代表系統對於此次比對的相似度結果有幾分的自信。而且每個系統對於如何計算出相似度或信心度都是語焉不詳，不同系統之間也不能互相比較。例如對同一張照片一個系統可能得到百分之九十的相似度，另一系統的相似度可能只有百分之六十，但我們也不能由此判斷哪個系統比較好。

單獨評估人臉辨識系統的準確度可能會產生誤導，不準確的性質和分佈很重要。在許多情況（例如解鎖手機），大量的假陰性（即系統說兩個人臉不同但事實上是相同的）可能是可以容忍的，因為這僅意味著用戶需要重試。但幾乎任何誤報（即假陽性，不同的人臉被辨識成是相同的一個人）可能是災難性的，手機被錯誤解鎖或被誤認成壞人。

現在到處都有監視器，任何人都可被以識別和跟踪，使得人們無法在公共場所移動而不留下可識別的痕跡。人們也無法選擇不進入這個追蹤系統，除非他/她都不出門。此外人們也不知道這些監控影像會保留多久和會被誰拿去利用，還有許多商業系統是使用未經同意的圖片或影像。若人們想要保護自己，例如透過戴面罩、化濃妝、或刻意避開所有監視器鏡頭，這些動作可能會被其他人視為一種反社會行為，所以很多人權團體越來越確定要負責任的使用人臉辨識的唯一方法就是根本不要用它。

除了正確性之外和隱私問題之外，人臉辨識系統還會延續和放大訓練資料和演算法中的偏見，例如訓練資料中若很少女性和有色人種，那麼系統在辨識女性和有色人種時就會時常出錯，造成對他們的歧視。還有目前人臉辨識技術的使用缺乏清晰一致的監管，這也可能導致濫用和誤用。

不可否認地，人臉辨識系統有很多的好應用，例如買東西可以刷臉，省去帶現金和信用卡的危險（被搶或被偷）；回家開門也可以刷臉，省去帶一大串鑰匙的麻煩。未來如果在正確性、透明性和隱私保護方面可以加強，然後監督管理方面可以更完整，人臉辨識還是可以是一個人工智慧的很好應用。

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